Sovereign default history: evidence of supranationals' preferred creditor status
Notice bibliographique
Résumé
Low Default Rate to Supranationals: Fitch Ratings’ study of sovereign defaults to different groups of creditors (bilateral official, private, and supranational) in 1999-2018 shows that most defaults to Fitch-rated supranationals are accompanied by defaults to other groups of creditors. Our annual observations show that there have been only three cases of default to multilateral development banks (MDBs) not accompanied by a default to another official or private creditor: Iran (2013), Syria (2002) and Yugoslavia (until 2003). For the survey we used the Bank of Canada database and our own default statistics on MDBs. Joint Default Rates: Scenarios involving a joint default to a supranational and another official creditor are more frequent, while there was no joint default to both a supranational and private creditor. This indicates that countries defaulting to supranationals are in most cases ones with limited or no access to capital markets, and relying largely on assistance from public development agencies. Evidence of Preferred Creditor Status: These statistics provide evidence of MBDs’ preferred creditor status (PCS). PCS is a widely accepted principle under which MDBs are given priority for repayment of debt in the event of a sovereign borrower experiencing financial stress. The servicing of MDBs’ non-sovereign loans is also protected against restrictions on foreign exchange.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».